Actualmente estamos haciendo una investigación sobre los cambios fisiológicos de la agregación plaquetaria durante tres trimestres del embarazo y el período postnatal, a continuación, comparamos estos grupos entre sí y con el brazo de control así. Hemos contratado a 10 pacientes por cada trimestre, 10 postnatal y 6 como brazo de control. El tamaño de la muestra total es de 46. Nos preguntamos cómo podemos calcular el estudio de la alimentación? FYI se utilizó la Prueba de Kruskal-Wallis para comparar la media de los cinco grupos, entonces, si el resultado de P-valor fue significativa o cerca, hemos tratado de realizar a posteriori de Mann-Whitney. También utilizamos el mismo agonista (interferencia) para todos los grupos, pero los participantes son diferentes en el punto de vista demográfico.
Respuestas
¿Demasiados anuncios?
Cuando la potencia de computación, que han estado a lo hipotético tamaño del efecto que usted está tratando de detectar. Como Pedro mencionado, el cálculo de la potencia para detectar los resultados que realmente detectado rara vez es útil.
Aquí hay una página que me escribió: http://graphpad.com/support/faq/why-it-is-not-helpful-to-compute-the-power-of-an-experiment-to-detect-the-difference-actually-observed-why-is-post-hoc-power-analysis-futile/
El párrafo clave: Si su estudio llegó a la conclusión de que la diferencia no es estadísticamente significativa, entonces-por definición-su poder para detectar el efecto en realidad observada es muy baja. Se aprende nada nuevo por ese cálculo. Puede ser útil para calcular el poder del estudio para detectar una diferencia que habría sido científicamente o clínicamente la pena de detección. No vale la pena calcular el poder del estudio para detectar la diferencia (o efecto) en realidad observada.
Aquí están cinco artículos revisados por pares:
- SN Goodman y JA Berlín, El Uso de las predicciones de los Intervalos de Confianza Cuando la Planificación de Experimentos y el mal uso del Poder en la Interpretación de los Resultados, Anales de Medicina Interna 121: 200-206, 1994.
- Hoenig JM, Heisey DM, El abuso de poder, El Estadístico Americano. Febrero 1, 2001, 55(1): 19-24. doi:10.1198/000313001300339897.
- Lenth, R. V. (2001), Algunas Guías Prácticas para el Tamaño Efectivo de la Muestra Determinación, El Estadístico Americano, 55, 187-193
- M Levine y MHH Ensom, Post Hoc de Análisis del Poder: Una Idea Cuyo Tiempo Ha Pasado, la Farmacoterapia 21:405-409, 2001.
- Thomas, L, Retrospectivo Análisis Del Poder, Biología De La Conservación, Vol. 11 (1997), Nº 1, páginas 276-280
En primer lugar, post-hoc de análisis del poder es problemática (ver, por ejemplo, esta
En segundo lugar, si usted decide proceder de todos modos, hay dos enfoques generales para el cálculo de la potencia. La más sencilla opción es encontrar un programa que calcule la potencia para usted. El más complejo es simular el comportamiento de los datos. El primero hace suposiciones (a veces injustificada de hipótesis); si usted va esta ruta, quizás quieras usar los programas de energía para un ANOVA de una vía y, a continuación, tenga en cuenta que en las limitaciones. Esto último se requiere de usted para crear datos hipotéticos. Ambos se han discutido mucho por aquí. Cómo simular dependerá de lo que el software que está utilizando.
Tercero, respecto de potencia de la aspiración natural de la prueba, en este artículo se parece a propósito, pero no he leído (más allá de lo abstracto) como detrás de un pago de la pared.
